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CentOS 7搭建Linux GPU服務器的教程

 更新時間:2017年10月09日 10:21:05   作者:MSTK  
這篇文章主要為大家詳細介紹了CentOS 7搭建Linux GPU服務器的教程,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

CentOS 7搭建Linux GPU服務器的步驟,供大家參考,具體內容如下

1. CUDA Toolkit的安裝

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查詢GPU支持的CUDA版本:

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,根據(jù)操作系統(tǒng)選擇下載相應的CUDA Toolkit版本,下載的是一個.run文件,下載完成后以root用戶直接運行該文件安裝。

安裝結束以后。運行:

復制代碼 代碼如下:
nvidia-smi

如果列出了GPU狀態(tài)信息,表明安裝成功:

2. cuDNN的安裝

TensorFlow對神經網絡的加速通過cuDNN庫實現(xiàn),所以首先去https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive,根據(jù)CUDA的版本下載相應版本的cuDNN,也是一個.run文件,下載完成后直接運行。

3. TensorFlow的安裝

為了在安裝過程中不出現(xiàn)版本沖突等問題,建議先安裝Anoconda。到https://www.anaconda.com/download/#linux下載后,運行.sh文件安裝。

然后使用下面的命令安裝TensorFlow:

conda create -n tensorflow python=2.7
source activate tensorflow
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

依次輸入:

source activate tensorflow
python

import tensorflow as tf
import pandas as pd
tf.__version__

如果沒有報錯,則表明安裝成功:

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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